package List;

import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Map;

/**
 * 146.LRU
 * 请你设计并实现一个满足  LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。
 * 实现 LRUCache 类：
 * ● LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
 * ● int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
 * ● void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在，则变更其数据值 value ；如果不存在，则向缓存中插入该组 key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ，则应该 逐出 最久未使用的关键字。
 * 函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。
 */

/**
 * hot100二刷
 */
public class LRUCache {
    class DLinkedNode {
        int key;
        int value;
        DLinkedNode prev;
        DLinkedNode next;

        public DLinkedNode() {
        }

        public DLinkedNode(int _key, int _value) {
            key = _key;
            value = _value;
        }
    }

    private Map<Integer, DLinkedNode> cache = new HashMap<Integer, DLinkedNode>();
    private int size;
    private int capacity;
    private DLinkedNode head, tail;

    public LRUCache(int capacity) {
        this.size = 0;
        this.capacity = capacity;
        // 使用伪头部和伪尾部节点
        head = new DLinkedNode();
        tail = new DLinkedNode();
        head.next = tail;
        tail.prev = head;
    }

    public int get(int key) {
        DLinkedNode node = cache.get(key);
        if (node == null) {
            return -1;
        }
        // 如果 key 存在，先通过哈希表定位，再移到头部
        moveToHead(node);
        return node.value;
    }

    public void put(int key, int value) {
        DLinkedNode node = cache.get(key);
        if (node == null) {
            // 如果 key 不存在，创建一个新的节点
            DLinkedNode newNode = new DLinkedNode(key, value);
            // 添加进哈希表
            cache.put(key, newNode);
            // 添加至双向链表的头部
            addToHead(newNode);
            ++size;
            if (size > capacity) {
                // 如果超出容量，删除双向链表的尾部节点
                DLinkedNode tail = removeTail();
                // 删除哈希表中对应的项
                cache.remove(tail.key);
                --size;
            }
        } else {
            // 如果 key 存在，先通过哈希表定位，再修改 value，并移到头部
            node.value = value;
            moveToHead(node);
        }
    }

    private void addToHead(DLinkedNode node) {
        node.prev = head;
        node.next = head.next;
        head.next.prev = node;
        head.next = node;
    }

    private void removeNode(DLinkedNode node) {
        node.prev.next = node.next;
        node.next.prev = node.prev;
    }

    private void moveToHead(DLinkedNode node) {
        removeNode(node);
        addToHead(node);
    }

    private DLinkedNode removeTail() {
        DLinkedNode res = tail.prev;
        removeNode(res);
        return res;
    }
}


/**
 * hot100二刷
 */
class LRUCache2 {
    class Node {
        int key;
        int value;
        Node prev;
        Node next;

        public Node(int key, int value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.prev = null;
            this.next = null;
        }
    }

    Node head;
    Node tail;
    Map<Integer, Node> map;
    int capacity;

    public LRUCache2(int capacity) {
        this.head = new Node(-1, -1);
        this.tail = new Node(-1, -1);
        head.next = tail;
        tail.prev = head;

        this.map = new HashMap<Integer, Node>();
        this.capacity = capacity;
    }

    public int get(int key) {
        if (map.containsKey(key)) {
            Node node = map.get(key);
            int ans = node.value;

            node.next.prev = node.prev;
            node.prev.next = node.next;

            head.next.prev = node;
            node.next = head.next;
            node.prev = head;
            head.next = node;

            return ans;
        }
        return -1;
    }

    public void put(int key, int value) {
        if (get(key) != -1) {
            //这里直接调用key相当于把这个节点又插入到头部。
            map.get(key).value = value;
        } else {
            Node node = new Node(key, value);
            map.put(key, node);

            head.next.prev = node;
            node.next = head.next;
            node.prev = head;
            head.next = node;
        }
        if (map.size() > capacity) {
            Node last = tail.prev;
            map.remove(last.key);
            last.next.prev = last.prev;
            last.prev.next = last.next;
        }
    }
}

